MongoDB优化

悠悠 2022-12-23 09:43 165阅读 0赞

备注:  
MongoDB 4.2 版本

### 文章目录 ###

*  一.查询分析器
 *   *  1.1 启用查询分析器
     *  1.2 禁用查询分析器
     *  1.3 记录慢查询
     *  1.4 查找慢查询
     *  1.5 增大分析器集合的大小
 *  二.explain
 *  三.使用索引优化查询
 *   *  3.1 管理索引
     *   *  3.1.1 显示索引
         *  3.1.2 创建索引
         *  3.1.3 删除索引
         *  3.1.4 重建索引
     *  3.2 索引选择三步法
     *  3.3 指定索引选项
     *   *  3.3.1 后台创建索引
         *  3.3.2 创建唯一索引
         *  3.3.3 创建稀疏索引
         *  3.3.4 创建部分（条件）索引
     *  3.4 使用hint()
 *  参考:

# 一.查询分析器 #

## 1.1 启用查询分析器 ##

> use test
    switched to db test
    > db.setProfilingLevel(1);
    { "was" : 0, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    >

## 1.2 禁用查询分析器 ##

> use test
    switched to db test
    > db.setProfilingLevel(0);
    { "was" : 1, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    >

## 1.3 记录慢查询 ##

-- 只记录执行超过半秒钟的查询
    db.setProfilingLevel(1,500);
    -- 所有查询启用分析器
    db.setProfilingLevel(2);

测试记录:

> use test
    switched to db test
    > db.setProfilingLevel(1,500);
    { "was" : 0, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    > db.setProfilingLevel(2);
    { "was" : 1, "slowms" : 500, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    > 
    > 
    > 
    > db.setProfilingLevel(1,500);
    { "was" : 2, "slowms" : 500, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    >

## 1.4 查找慢查询 ##

use test;
    db.system.profile.find();
    -- 查询所有执行时间长于10毫秒的查询，然后按执行时间对结果进行降序排序：
    db.system.profile.find({millis:{$gt:10}}).sort({millis:-1});

每条记录返回的字段含义和作用：  
op：操作类型，可以是query、insert、update、command或delete。  
query：正在运行的查询。  
ns：查询所在的完整命名空间。  
ntoreturn：返回文档的数目。  
nscanned：为返回该文档而扫描的索引条目数目。  
ntoskip：被忽略的文档数目。  
keyUpdates：该查询更新的索引键数目。  
numYields：该查询为其它查询让出锁的次数。  
lockStats：数据库花费在获取读写锁上的毫秒数。  
nreturned：返回文档的数目。  
responseLength：响应的字节长度。  
millis：执行查询所花费的毫秒数。  
ts：以UTC格式显示查询执行时的时间戳。  
client：运行该查询的客户端连接信息。  
user：运行该操作的用户。

图形化界面看起来更直关  
![image.png][]

## 1.5 增大分析器集合的大小 ##

use test;
    db.setProfilingLevel(0);
    db.system.profile.drop();
    db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size: 50 * 1024 * 1024 } );
    db.setProfilingLevel(2);

测试记录:

> use test;
    switched to db test
    > db.setProfilingLevel(0);
    { "was" : 1, "slowms" : 500, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    > db.system.profile.drop();
    true
    > db.createCollection( "system.profile", { capped: true, size: 50 * 1024 * 1024 } );
    { "ok" : 1 }
    > db.setProfilingLevel(2);
    { "was" : 0, "slowms" : 500, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
    >

# 二.explain #

> db.t2.find().explain(true)
    {
            "queryPlanner" : {
                    "plannerVersion" : 1,
                    "namespace" : "test.t2",
                    "indexFilterSet" : false,
                    "parsedQuery" : {
    
                    },
                    "winningPlan" : {
                            "stage" : "COLLSCAN",
                            "direction" : "forward"
                    },
                    "rejectedPlans" : [ ]
            },
            "executionStats" : {
                    "executionSuccess" : true,
                    "nReturned" : 1000000,
                    "executionTimeMillis" : 366,
                    "totalKeysExamined" : 0,
                    "totalDocsExamined" : 1000000,
                    "executionStages" : {
                            "stage" : "COLLSCAN",
                            "nReturned" : 1000000,
                            "executionTimeMillisEstimate" : 0,
                            "works" : 1000002,
                            "advanced" : 1000000,
                            "needTime" : 1,
                            "needYield" : 0,
                            "saveState" : 7812,
                            "restoreState" : 7812,
                            "isEOF" : 1,
                            "direction" : "forward",
                            "docsExamined" : 1000000
                    },
                    "allPlansExecution" : [ ]
            },
            "serverInfo" : {
                    "host" : "10-31-1-122",
                    "port" : 27017,
                    "version" : "4.2.10",
                    "gitVersion" : "88276238fa97b47c0ef14362b343c5317ecbd739"
            },
            "ok" : 1
    }
    >

explain()以下字段：

queryPlanner：执行查询的细节，包括计划的细节。  
queryPlanner.indexFilterSet：表明是否使用索引过滤器来实现这个查询。  
queryPlanner.parsedQuery：正在运行的查询。这是查询修改后的形式，显示了如何在内部评估它。  
queryPlanner.winningPlan：被选中来执行查询的计划。  
executionStats.keysExamined：表示为找到查询中的所有对象二扫描的索引条目数。  
executionStats.docsExamined：显示实际扫描的对象数量，而不仅是它们的索引条目。  
executionStats.nReturned：显示游标上的条目数量（即返回的条目数量）。  
executionStages：提供执行计划的细节。  
serverInfo：执行该查询的服务器。

indexFilterSet表示没有使用索引；COLLSCAN表示集合扫描。如果docsExamined显著高于nReturned，那么查询可能需要添加索引。

# 三.使用索引优化查询 #

## 3.1 管理索引 ##

MongoDB的索引用于查询（find、findOne）和排序。如果倾向于在集合中大量使用排序，那么应该根据排序的需求添加索引。  
索引最好用在主要为读访问的集合中。如果集合中有过多的索引，它们有可能会对写操作的性能造成负面影响。  
目前每个集合最多可以拥有64个索引。  
一个查询中只会使用一个索引，所以添加许多小索引通常并不会改善查询性能。复合索引提供了一种减少集合中索引数目的方法，它允许将多个字段结合在一起创建一个索引，所以应该尽量使用符合索引。  
除非数据项的列表和排序与索引结构匹配，否则排序不利用复合索引。

MongoDB indexes use a B-tree data structure  
这个现实MongoDB索引同关系型数据库一样，也是 B-tree索引

### 3.1.1 显示索引 ###

> use test
    switched to db test
    > 
    > db.t2.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_",
                    "ns" : "test.t2"
            }
    ]
    >

### 3.1.2 创建索引 ###

创建索引语法:

-- 语法
    db.collection.createIndex( <key and index type specification>, <options> )
    -- 降序索引
    db.collection.createIndex( { name: -1 } )

-- t2集合 id文档 创建索引
    > db.t2.createIndex({id:1})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    > 
    > db.t2.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_",
                    "ns" : "test.t2"
            },
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "id" : 1
                    },
                    "name" : "id_1",
                    "ns" : "test.t2"
            }
    ]
    > 
    
    -- t2集合 name、date两个文档创建复合索引
    > db.t2.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_",
                    "ns" : "test.t2"
            },
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "id" : 1
                    },
                    "name" : "id_1",
                    "ns" : "test.t2"
            },
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "name" : 1,
                            "date" : 1
                    },
                    "name" : "联合索引",
                    "ns" : "test.t2"
            }
    ]
    >

### 3.1.3 删除索引 ###

# 删除一个集合上的所有索引
    db.t2.dropIndexes();
    # 删除单个索引（对应于createIndex()函数创建索引的语法）
    db.t2.createIndex({name:1,date:1},{name : "联合索引"})
    db.t2.dropIndex({name:1,date:1},{name : "联合索引"})

测试记录:

> db.t2.dropIndexes();
    {
            "nIndexesWas" : 3,
            "msg" : "non-_id indexes dropped for collection",
            "ok" : 1
    }
    > db.t2.getIndexes()
    [
            {
                    "v" : 2,
                    "key" : {
                            "_id" : 1
                    },
                    "name" : "_id_",
                    "ns" : "test.t2"
            }
    ]
    > 
    > db.t2.createIndex({name:1,date:1},{name : "联合索引"})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    > db.t2.dropIndex({name:1,date:1},{name : "联合索引"})
    { "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
    >

### 3.1.4 重建索引 ###

-- 重建集合上所有索引
    db.t2.reIndex();

## 3.2 索引选择三步法 ##

（1）相等测试：按任意顺序把所有相等测试的字段添加到复合索引中。  
（2）排序字段：（只有存在多个排序字段，升序/降序才重要）在索引中添加排序字段，其顺序和方向与查询的排序相同。  
（3）范围过滤器：首先，为基数最低的字段添加范围过滤器（集合中不同的值最少），接着添加基数次低的范围过滤器，直到基数最高的范围过滤器为止。

如果相等测试或范围过滤器字段没有选择性，就可以省略它们，以减少索引的大小。经验法则是，如果字段没有过滤掉集合中至少90%的文档，就最好在索引中省略它。如果集合上有几个索引，就可能需要提示MongoDB使用正确的索引。

## 3.3 指定索引选项 ##

### 3.3.1 后台创建索引 ###

db.t2.createIndex({name:1}, {background:true})
    
    # 终止索引进程
    db.currentOp();
    db.killOp(<opid>);

测试记录:

> db.t2.createIndex({name:1}, {background:true})
    
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 2,
            "numIndexesAfter" : 3,
            "ok" : 1
    }
    >

### 3.3.2 创建唯一索引 ###

> db.t2.createIndex({id:1}, {unique:true})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 3,
            "numIndexesAfter" : 4,
            "ok" : 1
    }

### 3.3.3 创建稀疏索引 ###

> db.t2.createIndex({name:1}, {sparse:true})
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 1,
            "numIndexesAfter" : 2,
            "ok" : 1
    }
    >

### 3.3.4 创建部分（条件）索引 ###

> db.t2.createIndex({id:1}, {partialFilterExpression:{ cost: { $gt: 10 } } })
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 2,
            "numIndexesAfter" : 3,
            "ok" : 1
    }
    >

## 3.4 使用hint() ##

hint测试

# 创建索引
    db.t2.createIndex({"id":1, "name":1});
    # 加hint使用索引
    db.t2.find({id: 1, name: 'aaa'}).hint({"id":1, "name":1});
    # 不使用任何索引
    db.t2.find({id: 1, name: 'aaa'}).hint({$natural:1})

测试记录:

> db.t2.createIndex({"id":1, "name":1});
    {
            "createdCollectionAutomatically" : false,
            "numIndexesBefore" : 3,
            "numIndexesAfter" : 4,
            "ok" : 1
    }
    > 
    > 
    -- 强制不走索引的，明显慢一些
    > db.t2.find({id: 1, name: 'aaa'}).hint({$natural:1})
    { "_id" : ObjectId("5facab82677cc70f7ab9358e"), "id" : 1, "name" : "aaa", "date" : ISODate("2020-11-12T03:26:58.366Z") }
    >

# 参考: #

1.https://docs.mongodb.com/v4.2/indexes/\#default-id-index  
2.https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/83060759

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